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title: "非凡挚友｜元智图灵甲木（王照华）：把自己的AI经验训练成一个系统"
id: "20251108A04OQQ00"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2025-11-08T17:19:41+08:00"
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source: "https://view.inews.qq.com/a/20251108A04OQQ00"
sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["AI Agent","组织转型","记忆与上下文","IP 与版权","办公协作","模型与基础设施","开源与本地部署","阿里巴巴"]
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# 非凡挚友｜元智图灵甲木（王照华）：把自己的AI经验训练成一个系统

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

如果给甲木贴三个标签：Prompt 先行者、AI Agent 创新实践者、AI 赋能顾问。看上去像是三份职业，其实更像是一条时间轴上的三帧画面：同一个人，在同一股浪潮里，一次次把自己升级成新物种。这条路，本质上不是学会了多少工具，而是他不断在回答一个问题：在一个被 AI 改写规则的世界里，一个人究竟可以长成什么样？

**一、从一句 Prompt 开始：重新发明“提问的人”**

很多人以为 Prompt 工程只是一套写咒语的技巧：加点角色设定、加点格式约束，就能“榨干”大模型。但在甲木这里，Prompt 更像是一种公开的思考框架。它把一个人脑海里的模糊念头，拆成机器可以理解的结构。

他很早就和江树一起做 LangGPT 社区，江树作为社区创始人把结构化提示词开源出去：角色是谁、任务是什么、产出格式如何、边界条件是什么，全都拆成模块。甲木也通过这种方法论开源了很多结构化prompt的场景应用，这听上去很工程化，却恰恰是对人类思维的一次反向校正。你会发现，很多时候不是模型不行，而是我们自己从来没想清楚自己要什么。

更有意思的是，当大模型越来越强、上下文越来越长的时候，Prompt 并没有过时，反而进化成了上下文工程、信息生态设计。你不再只是给模型一句指令，而是在设计一整片信息场：先喂什么资料、再给什么例子、最后如何让 Agent 在这个场里自主行动。

换句话说，Prompt 工程从写一句话变成了编排一出戏。你写的，不只是给 AI 的提示词，也是给自己的生产力剧本。

这就是为什么，甲木这样的 Prompt 先行者，本质上是在抢占一种新的基础设施位置：他先一步掌握了如何和智能体说话，也就先一步掌握了如何组织未来的工作。

**二、智能体时代：一个人身后是一支“看不见的团队”**

当甲木把 Prompt 打磨到极致，他自然走向了下一步：让 AI 不止会回话，而是会做事。

智能体（Agent）是一个被说滥了的词，但如果你拆开看，其实就一句话：把能完成任务的能力封装在一个持续运行的系统里，而不是一问一答的对话里。

甲木和合作者们写了《智能体设计指南》，在企业里落地各种 Agent 项目，也在大会上布道这个方向。书本、课程、咨询项目看似是不同的产品，背后却是一件事：他在教大家如何把知道该怎么做的人，变成真的能自己去做的系统。

这背后有一个很微妙的转折：在传统世界里，我们通过团队来延展个人能力；在智能体世界里，你可以通过Agent 矩阵来延展它。

想象一下一个典型的工作日：你抛给一个 Agent 一个模糊的目标，帮我梳理某行业的 AI 应用机会。它会自己去查公开资料、阅读论文、整理竞品，然后再交给另一个 Agent 去生成 PPT 草稿，由第三个 Agent 做数据校对和逻辑审查。你自己只在关键节点介入，做判断、做取舍。

这就是甲木正在实践的状态：他是一个人，但身后连着一支虚拟团队。不同模型做不同事，通过LangGPT结构化提示词帮他统一对话语言，Kimi 查资料，通义负责创意，多模型协同像一支分工完善的小公司。

所谓超级个体，不是一个人变得无所不能，而是一个人学会了如何指挥一支由 AI 构成的舰队。

**三、一人公司：组织的单位被改写了**

有趣的是，甲木并没有急着再去做一家传统意义上的公司。他的选择是：以个人为轴心，外接一个极简的小团队，再通过 AI 把自己的半径尽可能放大。

过去，我们评价一个组织强不强，看的是人数、融资、办公场地；在他这里，更重要的是三个维度：

第一是成本与效率。

当大量基础工作被 AI 接管，一个人可以完成过去一个小团队的工作量，“固定成本”这件事突然变得轻飘飘的。甲木的一些业务：课程打磨、企业内训、做AI咨询方案。本质上都是高密度创造性劳动，而把调研、排版、润色这一类体力活交给 AI 后，他可以把更多时间放在真正值得他亲自出手的 30% 上（观点、思考等）。

第二是反应速度。

大模型每天都在进化，新工具一波接一波，决策链过长的组织往往连理解变化都要开会。个体和小团队可以当天看到、当天试用、当天迭代到自己的工作流里。对于 AI 这样的高速赛道，反应速度往往比资源更值钱。

第三是价值分配。

在大公司里，一个有洞察、有执行力的人，很容易被流程和层级稀释掉。在一人公司模式下，个人的判断直接决定业务的方向，个人的声誉直接转化为商业机会。甲木的课程、书、公众号、顾问项目，其实都是围绕“甲木”这个 IP 展开的，这种强绑定反而是 AI 时代的优势。因为用户开始更愿意为可识别的个体付费。

因此，当我们谈一人公司，谈的不是孤军奋战，而是一种全新的组织学：

组织的基本单位不再是部门+岗位，而是个人+AI 工具栈。规模不再通过加人来放大，而是通过加智能体和加场景来放大。

**四、从卖时间到卖系统：超级个体的商业闭环**

很多人羡慕超级个体的自由，却看不清他们的商业模型。甲木的路径有一个很清晰的飞轮：

先用公开内容建立认知。

公众号输出、公开课程、开源项目，这些本质上都是免费（或低价）的信任建构。他把自己对 Prompt、对 Agent 的理解，毫无保留地摊在台面上，一方面积累粉丝，一方面也在不断检验自己的方法论。

再通过教育与培训变现认知。

无论是在“得到”这样的知识平台上开课，还是给上市公司、高校做训练营，本质上是把自己的认知打包成可交付的产品。课程不是一次性的流量生意，而是一个筛选器。愿意为知识付费的人，是未来所有合作关系的种子用户。

进而走向深度咨询与顾问关系。

当企业发现这套东西能真正在我们业务里落地，自然会延伸出更深的合作：战略规划、场景设计、项目咨询。这里的单价更高、信任更深，也反过来帮助他积累更多案例、形成更硬的口碑。

最后，把这些经验再度系统化。

书是一个系统化的版本，认知框架 是另一个系统化的版本，未来完全可以是一个AI 顾问助手、AI 训练营 SaaS。

每一次答疑、每一次方案，其实都是在给未来的AI 版甲木喂数据。真正高明的超级个体，不会只把自己当作一个人，而是把自己当作一个正在训练中的模型：先在现实世界里不断迭代，再把这些迭代沉淀成可复用的系统。

当你这么看时，就会发现：

AI 并不是帮你多赚一点钱，而是在帮你长出第二条商业曲线。一个可以 24 小时工作、边际成本接近于零的数字分身。

**五、AI 真正的杠杆：不是 10 倍效率，而是重写“个人的上限”**

谈到 AI 的杠杆效应，我们很容易陷入一种粗糙的量化：效率提升 3 倍、10 倍、100 倍。但甲木的实践提醒我们，真正的杠杆不在数字，而在边界的变化。

第一，它把一个人能做多少事的边界推远了。

过去，一个人再高效，也会受限于时间、精力和协作成本。现在，当调研、写作、排版、设计这些环节可以部分外包给 AI 时，你可以同时推进更多项目，可以容忍更多试错，可以在更短时间里验证更多想法。规模这件事第一次从“组织属性”变成了“个体属性”。

第二，它把一个人能想多远的边界推远了。

AI 不是只会照办的工具，而是一个随时在线的共创伙伴。你可以让它写一版你完全不认同的方案，只为了看一看另一种叙事；可以让它站在客户的角度吐槽你的产品，只为了逼自己换个视角。这种随时随地的对话，本质上是在不断拉扯你的认知边界。

第三，它把一个人值多少钱的边界推远了。

当市场看到，一个人外加一套 AI 工具栈，真的可以完成过去一个小团队才能完成的工作，就会开始重新定价个人。甲木说，2025 年已经出现很多营收千万级的小团队/一人公司。这不是鸡汤，而是一条朴素的逻辑：

当你能稳定创造价值，且这价值不再线性绑定你的时间，市场自然会为这种高杠杆个体”支付溢价。

当然，所有杠杆都有代价。

效率被放大，焦虑也会被放大；能力被放大，错误也会被放大。AI 让一个人可以撬动更大的世界，也让一个人的选择影响更大的人群。这就是为什么他一再强调：箭可以很多支，箭头的方向必须由人来把握。

**六、如果你也想成为“AI 超级个体”，到底该先做什么？**

甲木给出的建议，其实一点都不玄：打底层技能，选工具栈，换思维模式。

底层技能意味着：永远先做一个有本事的人，再做一个会用 AI 的人。

你原本是哪条赛道的，写作、设计、编程、营销、组织管理，就把这条线打深。AI 能扩大的是你的已掌握能力，而不是凭空制造一门手艺。甲木之所以能迅速把 Prompt、Agent 玩出花，离不开他多年全栈开发和产品管理的底子：他懂系统，也懂用户。

工具栈意味着：别贪多，而是用精。

选几款和你业务高度相关的模型和工具，深挖到足够熟练，并把它们嵌入你的日常工作流，而不是想到才打开。真正的差距不在于你试过多少工具，而在于你有多少工作是自动在借力这些工具。

思维模式则是最难、也是最关键的一环。

你要学会像管理下属那样管理 AI：目标说清楚、边界讲明白、结果要验收。你也要学会像做产品那样做自己：把自己的经验抽象成模板，把流程固化成 SOP，把服务打包成可复制的产品。

当你开始问自己：

“这件事我下次怎么用 AI 半自动完成？”

“这次解决的问题，能不能沉淀成一份通用方案，让未来的数字分身去做？”

你就已经在往卖系统而非卖时间的方向迈步了。

最后还有一个看似鸡汤、却非常现实的要求：

在所有这些技术、工具、模型之上，你必须保留一个清晰的“我”。

甲木反复强调：AI 再强，做最终决策的永远是人。

你可以把文字润色交给 AI 打底，但最后哪一句话留、哪一个观点承担你的人生立场，只能你自己拍板；

AI 可以帮你变快、变强、变大，但这股力量用来做什么，永远写在你的选择里。

**七、时代给了你一柄杠杆，你要先想好要撬什么**

“开创智能｜个体时代”如果只是一句大会主题，很容易被理解成营销口号。但当你把甲木这样的人拉到台上，你会发现这句话其实已经在悄悄变成现实。

一个人，从写好一句 Prompt 开始，

把和 AI 的对话变成方法论，

把方法论变成社区、课程、书，

把书和课程变成企业案例，

再把这些案例装进智能体和系统里，

最终变成一个既是顾问、又是创作者、又是产品经理的复合型个体。

这条路并不轻松，但它有一个前所未有的好消息：

你不再一定需要一支庞大团队，才能参与一次技术范式的变迁。

只要你愿意学习、愿意迭代、愿意把自己的经验推敲到可以被系统复用，时代会把同样的杠杆也放到你手上。

接下来真正决定差距的，不再是有没有机会，而是一个更质朴的问题：

当你也有机会成为一名 AI 超级个体时，

你究竟想撬动什么？

只是更高的收入，更响亮的名片，

还是一种你愿意长期站在其上的价值与责任？

在这个意义上，甲木的故事不是答案，而是一面镜子。

他已经用自己的实践证明：一个人，确实可以被放大到远超以往的尺度。

而你，得自己决定，被放大的，会是哪个版本的你。

* * *

  

访谈精选Q&A 

**Q1**：请您介绍一下自己，并用三个“标签”来定义您自己。您是如何找到并确立自己在A领域的定位的？该领域目前最显著的趋势是什么？

**甲木**：hello，大家好，我是甲木，如果用三个标签定义自己的话，我觉得应该是以下三个吧

**Prompt先行者**

国内最早一批研究Prompt Engineering（提示工程）“结构化提示词”方法论的从业者之一，同时跟江树一起运行LangGPT提示词社区。这一领域在2025年依然炙手可热——随着大模型能力的提升，提示工程不但没有过时，反而愈发重要。简单来说，通过优化提示词，我们可以在不修改模型的前提下让其更易用、更通用，让普通人也能更好驾驭AI，这正是提示工程的价值所在。目前业界还出现了“上下文工程”等新概念，将提示设计扩展到整个信息生态，这也是Prompt工程演进的趋势，在发挥大模型能力的这个层面，prompt的重要性依旧存在。

**AI Agent创新实践者**

专注于人工智能**智能体（Agent）**的设计与落地应用，是AI Agent赛道的积极布道者和实践者。简单讲，AI Agent就是让AI像代理人一样自主执行任务的系统。近两年这一领域呈现爆发式增长：不到一年时间里，全球AI Agent初创企业从约300家激增到数千家，智能体正逐步融入电商、工业等各行各业的工作流。每当底层大模型能力跃升，Agent类产品的功能和商业价值就随之跃升。我们也一起作为亚太区提示工程大会（PEC）的联合发起人之一，在行业会议上分享AI Agent的前沿理念，也通过咨询项目将智能体引入企业业务场景。把自己定位为AI Agent领域的开拓者，把最新的智能体技术变为切实生产力，这是当前AI界非常重要的趋势。

**AI赋能顾问**

除了研发和内容创作，偶尔还会做一些 AI战略顾问，为企业和个人提供“AI+”赋能咨询。7年全栈开发和大型项目管理背景，对商业有敏锐洞察，这帮助我站在顾问的角度，将AI落地到具体业务。近年来几乎所有行业都在寻求AI转型，AI咨询需求大增。我为国企、上市公司到中小企业提供过AI战略规划、场景方案设计等服务。当下的显著趋势是企业希望**“降本增效”**——AI正迅速替代部分基础岗位（客服、设计、数据分析等），降低人力成本，提高效率。因此“AI顾问”这种角色变得炙手可热，需要既懂技术又懂业务的人才。我将自己定位为AI领域的技术专家和企业赋能顾问，紧跟这一趋势，帮助各行各业规划AI策略、落地AI方案。

**Q2：**是什么契机（或哪件作品/哪个观点）让您在AI创造者圈层中声名鹊起？您认为自己（或团队）做对了什么关键决策？

**甲木：云中江树创立了LangGPT社区并推出结构化提示工程开源项目之后，随后加入，作为Con-funder一起运营LangGPT社区，非常感谢江树，**同时自己也发布过很多prompt在业界引发广泛关注。这算是一波起点吧：抓住了大模型爆发早期**专注于Prompt工程**的机会，并选择了开源和分享，这一决策让我迅速积累了知名度和人脉。

之后一个代表性成果是**推出AI提示词课程**。我在知识平台「得到」上主理的提示词工程课程，上线一周就吸引了过万名学员学习，刷新了AI学习类课程的纪录，至今累积超过四万人次学习。这个现象级的反馈让我意识到，坚持输出高质量内容是非常重要的决策。通过课程和公众号文章，我把自己对AI的观点、方法论分享给更广泛的群体，也树立了个人IP。这门课程的成功使我在自媒体和教育领域的影响力大增，也证明了我当初专注知识传播的决策是正确的。

另外，**出版畅销书《智能体设计指南》**也是一个重要里程碑。这本书在2024年跟江树、刚哥、小七姐合作完成，2025年3月发布，首发当天就在京东热卖榜冲到第二名，被很多同行誉为AI领域的“红宝书”。写书的过程中，把自己对于AI Agent的实践心得系统化，在当时的一些反馈还是不错的。

此外，在各类AI社区的交流和活动中，我还结识了卡兹克、归藏、大聪明等优秀朋友。他们分享的独到见解和创作经历给了我莫大的启发，每一次交流都让我受益匪浅。当然还有AI圈很多有趣的小伙伴，都是我AI创作过程中的贵人。

2024年，我的一些照片和Prompt作品有幸登上刘润老师年度演讲的现场大屏幕，这次亮相也扩大了我在企业端的影响力，让更多创业者和企业家进一步认识并认可了AI的价值，同时也为我与他们的深入合作创造了契机。能够结识刘润老师，并通过他的舞台展示我的作品，也是一个具有标志意义的节点，让我有机会将自己的理念与成果推广到更广阔的商业舞台。

虽然现在还不算声名鹊起，但是我觉得AI时代最重要的就是**“抢占先机+持续耕耘”：**在AI浪潮初期做出了正确的方向选择（如聚焦Prompt工程和Agent），并勇于以开放的姿态分享成果（开源项目、公开课程），从而建立自己的专业声誉。同时，也注重跨界合作和案例实践，比如与刘润老师的合作让我站上了知名企业顾问的舞台，与阿里通义团队合作创作AI日历等。这些代表性的作品和合作案例背后，反映的是**持续输出价值、拥抱合作机遇**的理念，这是AI时代AI创作者圈脱颖而出的主要原因。

**Q3：**您目前是以“超级个体”、“一人公司”还是“精干小团队”（如2-3人）的形式在运作？为什么选择这种模式？这种模式在AI时代有哪些独特的优势？

**甲木：**可以算是精干小团队吧，但也会根据需要组建很小的协作团队或项目联盟。

核心业务（内容创作、课程开发、咨询交付等）主要由我个人主导。为什么选择这种模式？

一方面是出于自身专长和品牌的考虑，我有比较明确的个人IP和专业定位，很多客户也是冲着“甲木”个人品牌来的，所以以个人为中心运作效率更高；

另一方面也是时代赋予的机会。在AI技术的加持下，如今一个人凭借工具就能完成过去一个团队才能做的工作，真正实现“一人即公司”。

AI大模型、智能助理、自动化工具的普及，把个体的生产力瓶颈打破了。

这种模式在AI时代的独特优势可以从几个方面来看：

**成本和效率**优势。一个超级个体没有传统公司的沉重管理成本，AI助手可以替代很多基础岗位工作，我自己的运营成本极低但产出不减。同时自动化工具将重复劳动压缩到最低，我可以把精力集中在创造性、高价值的事务上。

**敏捷和灵活**。小团队公司决策链短，我可以快速响应市场和技术的变化。面对AI层出不穷的新功能、新趋势，我可以马上学习应用，而不需要团队内部层层协调。这种灵活性在瞬息万变的AI行业非常宝贵。

**个人价值最大化**。超级个体模式让我能够将个人影响力、专业知识直接转换成商业价值，不会被大型组织的架构所“稀释”。

技术杠杆让“小单位”具有大能量，我可以用最小的组织实现最大的价值创造。这种“轻装上阵”的模式本身也代表着从传统规模化思维向**精准赋能**思维的转变。我相信未来会有越来越多类似的小而美团队出现，这是时代演进的结果。

**Q4：**本次大会的主题是“开创智能｜个体时代”。作为这个时代的标杆实践者，AI在您的日常工作流中扮演着怎样的角色？它在多大程度上“解放”了您？

**甲木：对我来说，AI几乎渗透在日常工作的每一个环节，可以说是我的“第二大脑”和“隐形团队成员”。**

**AI极大地提升了我的效率。过去需要人工花很多时间做的事，现在借助AI助手几分钟就完成了。**

**比如，在内容创作上，我经常会让大模型帮忙头脑风暴提纲、生成初稿。ChatGPT等生成式AI可以根据我的思路和初稿进行润色修改，并且提出来一些修改建议和优化方向。这样在人类和AI的协作下，一篇高质量文章的产出速度大幅提高。。此外在创意方面，当我需要想品牌slogan、营销点子时，也会让AI提供不同风格的备选方案，激发我的灵感。可以说，AI让创意实现的门槛**降低了，它把很多重复性的体力活接过去，让我腾出精力专注在最具创造性的部分。

**还有其他很多方面，比如：**

在调研阶段，我会用带联网搜索能力的AI工具快速查找资料；

在方案策划阶段，我会用AI生成思维导图、PPT初稿；

在设计上，甚至可以用AI生成海报和插图的初版。

所以效率上，AI给我带来了**倍增的杠杆效应**。以前一个人一天也许完成1个任务，现在借助AI可以完成3-5个任务，而且质量不减。

更重要的是，**AI拓宽了我的创造力边界**。很多人担心AI会扼杀人的创造力，但我恰恰相反的感受是：AI提供了一个“共创”的伙伴。我可以尝试各种天马行空的想法，因为有AI帮忙模拟和验证。如果想写一段古诗词风格的广告词，我可以先让AI试写几句，从中获得灵感再改进；如果构思一个业务流程，我让AI帮我推演不同场景。有了这样的互动，人和AI其实形成了一个**创意闭环**：AI输出刺激人的灵感，人再反馈调整AI的方向，最终产出远超单靠人脑或单靠机器的创意成果。在这个“个体崛起”的时代，善用AI等于给自己配备了一支强大的助手团队。效率提升、创意放大，这正是AI赋予我们的杠杆，使普通个体也能开创出以往需要大公司才能完成的智能成果。

**Q5：**能否分享一下您当前（或您团队）的“AI工具矩阵”？（例如：在内容构思、素材生成、运营推广等不同环节，您分别重度依赖哪些AI工具？）

**甲木：**首先自己的日常会使用Gemini2.5Pro/ GPT4.5进行内容构思和素材创作，个人场景下用的会比较多一些。

其它关于prompt层面，LangGPT的GPTs**，**这是我们自己创立的社区和工具集，可以视作一个**结构化提示词工程**的框架。简单来说，LangGPT帮助我们设计和复用高质量的Prompt。我在撰写提示词时，会遵循LangGPT的方法论，把提示词结构化地拆分成角色、任务、格式等模块，确保大模型理解无误。这极大提高了我们调用AI的**可控性和稳定性**。LangGPT的开源项目影响力也很大，甚至被国内主流大模型的智能体平台作为提示词标准采用。所以在我们内部，LangGPT不仅是方法论，也是一个知识库和工具，让团队成员快速调取以往验证有效的Prompt模板来用，大幅减少重复劳动。对外我们也通过LangGPT社区分享这些经验，推动整个Prompt工程领域的发展。

**Kimi作为**知识助理。需要上网查资料时，Kimi可以一边搜索一边整理回答，这比人工搜索再处理节省大量时间，而且覆盖面更广。

**在一些项目开发过程中，我也会使用Trae/Cursor/ClaudeCode等AI编程工具，辅助进行项目开发，享受VibeCoding，极大提高效率。豆包、Qwen、智谱等都会有不同维度应用，基本上都会有很多使用，也灵活使用一些开源或商用的大模型。**

例如智谱AI的GLM系列在中文处理上效果很好、阿里巴巴的通义千问在创意文案和多模态生成上很强。这些模型我们会根据项目需要调用。

在实际应用中，我们常常是多模型协同：比如做一个营销方案，我可能先用LangGPT框架设计Prompt，用Kimi获取市场资料，再用通义千问来生成多样化的文案，最后让DeepSeek检查整个方案的逻辑和数据可靠性。

通过这种“矩阵式”配合，我们相当于组建了一支由不同特长AI组成的**虚拟团队**，各有所长，互相补位。正因为有这样的AI工具矩阵，我作为个人才能产出远超以往的内容和方案。这套矩阵也并非一成不变，我们会根据AI技术进步不断引入新工具，但核心思想是不变的：**让对的AI做对的事**，把每个环节最擅长的AI用起来，最终显著提升整体工作流的效率和质量。

**Q6：**“超级个体”如何实现商业闭环？能否分享一下您目前主要的商业变现模式？（例如：内容付费、IP授权、咨询服务、广告合作、工具开发等）您认为AI为个体创造者带来了哪些新的变现可能？

**甲木：**

**企业培训与活动**：我经常面向企业和高校举办工作坊、培训班，也是收入来源之一。许多公司愿意为AI相关的培训买单，比如我给一些上市公司管理层讲解“大模型应用”，给高校师生开workshop等。此外，我还参与一些付费活动和会议的演讲，有时会有演讲嘉宾费，胜在可以扩大人脉和品牌影响，而且往往培训之后企业会引出进一步的咨询合作，所以它也是闭环中不可或缺的一环。

**咨询与服务**：我以个人顾问的身份直接为企业和机构提供AI咨询服务，也是收入的大头之一。很多企业在数字化转型中需要外脑，我通过签约顾问、项目咨询等形式，为其提供解决方案并收取服务费。除此之外，我还会受邀为政府机关、大学等做内部培训和讲座，这些通常是按场次付酬。当然，咨询服务不仅直接带来收入，也让我沉淀了丰富的案例和口碑，进一步提升了个人IP的商业价值。

**IP授权与合作**：这一块包含内容授权和品牌合作等形式。举例来说，我的**Prompt方法论和课程内容**可以授权给一些平台或企业内训使用，获取授权费用。有些企业的人才培养项目会采购我的课程或让我定制课程。**出版**也是IP变现的一种形式。我出版的书籍不仅有版税收入，而且因为是畅销书也带来了更多企业合作机会（很多企业看了书会邀请我做顾问或培训）。总的来说，这部分变现方式比较多样，核心是在于**将个人IP进行商业拓展**——包括内容版权、联合出品、形象代言、知识付费平台合作等等，把我的影响力“授权”出去，为合作方和我本人同时创造价值。

至于**新的变现可能性**，AI时代真的带来了很多以前想不到的机会。我认为最具颠覆性的就是**把个人的专业能力产品化、规模化**。

传统上，一个顾问的收入受限于时间和精力，只能卖自己的时间。但是有了AI，我可以尝试“卖系统”而非“卖时间”。

比如，是不是能开发一个“AI咨询助手”产品，把顾问咨询过的典型问题和解决方案训练成一个对话式AI，让它去服务更多中小客户。这样一来，相当于顾问的分身可以同时给成百上千的人提供指导，而我只需要维护这个AI的质量即可。这种**将知识打包成数字产品**的做法，边际成本极低，却有潜力产生持续收益。

又比如，一些个性化的AI内容订阅也是新机会。我可以运用生成式AI批量生产定制化内容（比如针对不同行业的AI简报），通过订阅制收费。以前一对多定制服务很难做，有了AI批量生成和自动化分发，这完全可行。

新机会集中在利用AI实现**业务模型创新**：开发AI驱动的SaaS服务、AI顾问Bot、提供AI工具培训套餐等等。这些都是把我的专业“组件化”后，通过技术来规模交付。从商业闭环的角度，这是一个很令人兴奋的领域。我相信随着AI技术成熟，超级个体可以打造出属于自己的“小型商业帝国”：前端通过内容吸引用户，中端通过AI产品和服务变现，后端再用满意的用户反馈来反哺个人品牌，实现良性循环。AI让我看到了实现这一闭环的可能性。

**Q7**：对您而言，AI最大的“杠杆效应”体现在哪里？（是10倍的效率提升？还是实现了以前无法想象的创意？）在您看来，AI技术将如何重新定义“个体”的创造力、生产力和商业价值？

**甲木：**AI带来的杠杆效应是革命性的。**以前一个人是一支箭，现在一个人加上AI可以成为一支箭矢的“倍增器”**。具体来说：

在**生产效率**上，AI让个人产能成倍增长。同样一个创意或项目，我自己单干也许需要一周，有AI协助可能一两天就完成。以往团队协作才能完成的任务，现在一个人配合多个AI工具也能搞定。我们也看到整个行业趋势，很多优秀人才选择成为自由职业者或一人公司，就是因为有AI武装，他们个人的产出不比大公司团队差。**这种效率提升使得“规模”这个概念被重定义，**过去规模决定产量，如今个人也能实现类似规模化的产出。

在**创造力**上，AI拓宽了个体的想象边界。过去人的灵感来源有限，但现在借助AI，我们可以快速试错、快速迭代各种创意。这种人机共创模式使得个人能够尝试以前不敢想的大胆创意。比如一位设计师可以通过AI瞬间生成100种设计草稿，从中挑选和改进；一位编剧可以让AI扩展剧情分支寻找最好的故事走向。AI并没有取代人类的创意，恰恰是**激发出更多隐藏的创意火花**。因此AI时代的创造力，不再局限于个人经验和才华，还包括了你调动AI的能力。会用AI的人，其创造力等于自身创造力乘以AI的创造力。

在**商业价值**上，AI让个人价值被重新衡量。以前企业看重的是团队和资本，现在发现一个懂AI、会整合资源的个人，其商业价值可能不亚于一个小型公司。我们看到2025年出现了很多营收上千万的一人公司（这里指的是小团队），就是明证。因为AI使得个人能够**低成本高效率地创造稳定收益**：自动化客服让个人也能服务海量客户，智能营销工具让个人品牌触达百万受众，这些在以前不可想象。所以市场开始认可并追捧“超级个体”，资本和合作机会也向这些高效个人倾斜。**AI能让我这个个体能够创造以前只有组织才能创造的价值**。

最后值得一提的是，AI的杠杆作用也促使**个体心态转变**。越来越多人意识到，与其在大机构里当一颗齿轮，不如善用AI武装自己，成为独当一面的“全能选手”。AI降低了创业和创造的门槛，让有想法有能力的人可以更大胆地去实践。这种趋势下，个体的自主性和能动性被放大，整个社会的创新活力也会提升。

当然，我也提醒自己和同行，杠杆效应虽然强大，但**箭头的方向仍由人掌控**。AI再强，做决策的永远是我们人类，我们不能迷失自我。正因为AI重新定义了个体价值，我们更要思考如何负责任地、可持续地运用这份力量。这是AI时代赋予我们的新命题，也是杠杆效应的另一层含义：小人物也有了撬动大局的力量，但也要有与之相匹配的智慧和担当。

**Q8：**对于那些也想成为AI创造者、运营AI自媒体或打造“一人公司”的入局者，您认为“个体”或“小团队”应该在哪些方面提前布局？（例如：技能、工具、思维模式等）

**甲木：**我结合自己的体会给几点建议：

**打牢基础技能**：无论AI工具多么强大，**硬核技能**永远是立身之本。对于AI内容创作者或一人创业者，我建议首先在自身专业领域精通，然后拓展AI相关的新技能。具体来说，应该熟练掌握Prompt编写和基础的模型原理，这会让你更高效地驾驭各种AI工具。另外，根据你的方向不同，可能需要补充一些相邻技能：比如做AI自媒体的要多学写作和产品思维，做AI应用开发的最好有编程和数据分析基础等等。以我自身为例，我过去多年在互联网公司做全栈开发和产品管理。这种经历让我在AI时代会有一些帮助，遇到技术问题我能自己解决，想实现一个想法我可以快速写出原型。所以我非常鼓励新入局者提升**复合型技能**：不仅懂内容，也懂一点技术；不仅会创意，也懂商业逻辑。超级个体往往需要身兼数职，技能面的厚度直接决定了你能走多远。

**精选并精通工具**：AI工具五花八门，但并不是用得越多越好，关键是选对适合自己的武器并发挥到极致。我的建议是建立属于你自己的**AI工具箱。首先，多去尝试目前主流的AI工具，了解各自长处。例如文本生成类的（ChatGPT、Claude等）、图像生成类的（Midjourney等）、辅助搜索类的等等。从中选出几款与你业务契合度最高的，深度学习和使用。不必贪多，而要用精。比如做内容创作的，也许ChatGPT+Midjourney就足够强大；做数据分析咨询的，可以配置一个语言模型加几个数据处理工具。重要的是把这些工具嵌入你的日常流程里，形成**标准化的工作流。当需要创意时用什么AI，当需要校对时用什么AI，都心中有数。另外也要保持对新工具的敏感度。AI更新很快，可能隔几个月就有革命性的工具出现。例如近来业界讨论从Prompt工程进化到“Context工程”，这提示我们要跟进大模型在上下文管理和Agent方面的新能力。所以在工具层面要**终身学习**、定期迭代。

但总原则是不变的：让工具为你服务，而不是被工具牵着走。选择那些真正提高你生产力的，并且花时间钻研透彻，你就能比别人有更高的技术势能。

**升级思维模式**：我觉得这一点最重要——AI时代要求我们在思维上做出转变，简单说就是**“人机协作思维”和“产品化思维”。人机协作思维指的是把AI当成伙伴，你要学会**像领导下属一样去指挥AI。很多新人刚用AI时，要么不懂得如何有效提问导致效果不好，要么过度迷信AI没有去验证结果。正确的做法是：明确告诉AI你的需求（这需要好的沟通和Prompt技巧），然后对AI输出进行把关和再创造。心态上既要信任AI可以承担90%的体力活，又要有责任心去做好最后10%的把关。这和管理一个团队其实异曲同工，所以你需要培养自己的**管理者思维**和**批判性思维**。至于产品化思维，则是指把自己提供的服务/内容当成产品来看待，关注**可复制性和规模化**。一人公司最忌讳的就是所有事都亲力亲为、无法复制。当有了AI帮手，你应该考虑如何把你的经验固化成模板、把流程固化成标准、把服务打包成产品。比如你经常写商业分析报告，可以沉淀一个AI生成报告的模板，下次让AI自动套用；如果你运营社群，可以训练一个自动回答FAQ的智能体。这种思维转变能让你的业务**脱离纯粹的时间投入**，具备扩张性。说白了，就是别再只靠卖时间赚钱，而是学会借助AI形成**系统收入**。

最后还有一点**心态上的建议**：**保持好奇和耐心**。AI领域变化太快，新入局者难免有压力，但也正说明机会处处存在。不要害怕从头学习一个新工具，不要排斥颠覆性的变化。相反，把每次变化都当成升级自己的契机。要相信“**最先掌握AI的人将拥有优势**”，这个逻辑就像当年最先掌握互联网的人赢得了机会一样。同时也要耐心打磨自己的内容和服务，AI再神奇，输出优质结果也需要你的投入和调教。一开始可能踩坑走弯路，但只要不断优化，很快你就能找到AI和你配合的最佳模式。

坚持保有人的主体性和创造力。正如我常说的，**AI再强大，做最终决策的永远是我们自己**，我们不能也不会在AI面前失去自我。

始终以“我”为主，以AI为辅，这样你才能塑造出有独特风格和思想深度的作品或产品，形成不可替代的个人价值。

希望所有有志于投身AI创作和创业的朋友，都能做好技能与心态两方面的布局，利用AI这把杠杆撬动出更精彩的个人事业版图。祝大家在个体崛起的AI时代都能乘风而上！

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